論文の概要: Gaussian Relational Graph Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.15575v1
• Date: Fri, 15 May 2026 03:36:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-18 21:22:26.160678
• Title: Gaussian Relational Graph Transformer
• Title（参考訳）: ガウス関係グラフ変換器
• Abstract要約: GelGTは構造意味的協調サンプリング戦略を持つ関係グラフ変換器である。 さまざまな実世界のデータセットの実験は、GelGTが最先端のダウンストリームタスクのパフォーマンスを達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.982543038240784
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Relational graph learning models relational databases as graphs and has demonstrated superior performance on a wide range of relational predictive tasks. However, existing methods struggle to capture long-range dependencies due to information decay in their message-passing mechanisms, and recent relational graph transformers remain limited in jointly modeling structural, semantic, and temporal information. In this paper, we propose GelGT, a Gaussian relational graph transformer that explicitly addresses these challenges. GelGT introduces a structure-semantic collaborative sampling strategy to preserve structural connectivity while filtering irrelevant semantic information, and incorporates a Gaussian graph attention mechanism with a learnable Gaussian bias on the sampled subgraphs to dynamically encode temporal dependencies. Extensive experiments on various real-world datasets demonstrate that GelGT achieves state-of-the-art downstream task performance, with up to a 13.8% improvement in predictive performance.
• Abstract（参考訳）: リレーショナルグラフ学習は、リレーショナルデータベースをグラフとしてモデル化し、幅広いリレーショナル予測タスクにおいて優れた性能を示した。 しかし、既存の手法では、メッセージパス機構における情報減衰による長距離依存性の捕捉に苦慮しており、最近のリレーショナルグラフ変換器は、構造的、意味的、時間的情報を共同でモデル化する場合に限られている。 本稿では,これらの課題に明示的に対処するガウス関係グラフ変換器GelGTを提案する。 GelGTは、無関係な意味情報をフィルタリングしながら構造的接続性を維持するための構造的意味的協調サンプリング戦略を導入し、サンプルされたサブグラフにガウス的バイアスを学習可能なガウス的グラフアテンション機構を組み込んで、時間的依存関係を動的に符号化する。 さまざまな実世界のデータセットに対する大規模な実験により、GelGTは最先端のダウンストリームタスクのパフォーマンスを達成し、予測性能は最大13.8%向上した。

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